最近，名为“小龙虾”的 AI 项目 OpenClaw 讨论热度很高。不过，大多数教程还停留在“怎么安装”这一步。安装之后，它究竟能干什么？哪些场景是真的好用，哪些可能只是噱头？在安全性上又有哪些必须绕开的“坑”？
这篇文章整理了一批早期用户的真实使用场景和具体操作方法，不讲抽象概念，只聚焦于“怎么用”。如果你也在寻找更贴近工作的 AI 助手应用方案，不妨参考一下这些来自实战的经验。更多类似的实战技巧与开源项目评测，也可以在云栈社区的开源实战板块找到。
一、飞书群里放一个“数字员工”，自动管理私域
对于自媒体从业者或私域运营人员来说，社群管理是个耗时费力的痛点。新人进群需要欢迎，定期内容需要发布，群内氛围需要维护，全靠人工盯守。
OpenClaw 可以直接被部署到飞书群聊中，承担这部分工作。具体操作分为三步：
- 首先，让 OpenClaw 阅读你的飞书文档，例如公司介绍、业务说明、活动信息等。之后将关键信息写入它的
user.md 配置文件，它就能对你的业务有基本了解。
- 其次，将配置好的 OpenClaw 机器人拉入目标飞书群，并设定规则：禁止私聊，所有功能需求必须在群内 @它 来触发。
- 最后，让它开始响应群内问题、参与话题讨论、定时推送内容。
实际效果是社群的活跃度显著提升——当成员询问业务相关问题时它能回答，有人想聊 AI 话题时它也能接茬，在基础的群管理任务上它完全能够胜任。
更进阶的玩法是用它改造公司内部协作流程。例如，当你需要与同事协同修改一份文档时，可以建立一个包含你、同事和 OpenClaw 的三人群聊。同事产出的任何内容，都可以先让 OpenClaw 预览并提供修改建议，再进行人工复核与调整。这样，它就从一个被动工具，转变为了一个真正参与工作流的“数字同事”。
当然，这个玩法的前提是你的团队全员使用飞书，且内部沟通与文档协作都基于此平台，这样 OpenClaw 才能读取到足够的上下文信息。
二、全家共用一个AI：管日程、带孩子做项目、发社交媒体
OpenClaw 有一个区别于多数 AI 产品的特点：它可以被多个人共用，并且拥有持续积累的长期记忆。
一位用户的实践是这样的：购置一台 Mac Mini 作为专用主机来运行 OpenClaw，确保环境纯净。然后将其连接到飞书和 Telegram，并关联 Gmail 邮箱，在飞书中创建一个“家庭组织”。由于孩子也有手机，全家人就可以通过这个统一的机器人来管理共同日程——例如，某天有家庭活动，它会直接在飞书日历中创建事件；春节出游时，把行程概要给它，它能帮你安排每日活动并同步到每位成员的设备。
每个家庭成员都可以与 OpenClaw 建立自己的沟通频道，与其互动、交付任务。例如，孩子可以将“与 OpenClaw 合作完成一个 AI 小项目”作为寒假作业。
这里的关键区别在于：“之前从来没有一个 AI 能让 12 个人共同与之沟通、共同积累记忆。ChatGPT 的拉群功能仅限于当下的对话上下文。而现在，你可以培养一个专属的 AI 环境，让大家都能与之互动，并且这个互动圈子的范围由你界定。”
工作场景也可以沿用同样的思路。例如，让 OpenClaw 管理你的 X (原Twitter) 和 LinkedIn 账号：将你过往撰写的内容“喂”给它，写入其 persona 和写作风格配置中，然后让它每天自动抓取行业热点并生成贴文。实际体验是“基本上每天花一分钟就能搞定 X 和 LinkedIn 的更新，因为它写出的英文已经跟我自己的风格非常接近了”。
这个场景的核心优势并非 OpenClaw 本身有多聪明，而在于其 本地记忆 和 长期运行 的环境特性。你可以循序渐进地赋予它权限——“过去的 AI 助手要么是零权限，要么就拥有全部权限。现在你可以根据自己的节奏和信任度逐步放权，因为它运行在你可控的环境中，能够与大模型本身的权限体系进行一定程度的隔离。”
三、出门上班，回家发现代码调试完成了
这个案例特别适合那些有编程想法但实践不多的“前程序员”。
一位大厂商务背景的用户，大学学的是软件工程，毕业后十几年没碰代码，最近借助 AI 编程工具又重新开始写码。有天早上，他调试代码到一半不得不去上班，于是电脑保持开机状态运行着 OpenClaw。在路上，他通过飞书给 OpenClaw 发消息：“你帮我把这段代码继续调试完吧。”
下班回家后，他发现代码真的被调试完成了。他回忆道：“我自己都还没完全搞清那个问题，结果发现它已经弄完了。”
过程中还有个小插曲：他让 OpenClaw 去浏览器查看前端页面效果，OpenClaw 反馈说夸克浏览器不行，需要 Chrome。用户便说“那你帮我装个 Chrome 吧”。随后，OpenClaw 自行安装了 Chrome 浏览器，配置好代理，完成了全部浏览器操控的设置。
这个场景充分展示了 OpenClaw 的一个核心能力：当你不在电脑前时，它可以代理你执行电脑上的操作任务，并且具备一定的自主判断能力（比如识别所需的工具并自行安装配置）。实现这一场景的前提是：电脑不能关机或进入休眠模式，OpenClaw 需要保持持续运行，并且与飞书的连接稳定。有关如何稳定配置此类自动化环境，可以参考社区内整理的技术文档与避坑指南。
四、“遗产文档”机制：换电脑也不丢失记忆
OpenClaw 目前一个比较突出的问题是：如果程序意外崩溃或者你更换了电脑，之前所有的个性化调教和累积的记忆可能会丢失。
一位硬核用户为此设计了一套“遗产文档”机制。他将一份包含四个核心部分的文档同步到网盘：
- 短期记忆：最近的对话与任务上下文。
- 长期记忆：关于用户习惯、偏好的关键信息。
- 工作方法论：处理不同类型任务的步骤与逻辑。
- 核心人格：助手的语气、角色设定。
当在新设备上重新部署 OpenClaw 时，只需让它读取这份“遗产文档”，就能快速恢复到之前的状态。
除了遗产文档，他还进行了几项值得借鉴的改造：
- 项目管理机制：让 OpenClaw 实时汇报任务的主要卡点。这是所有大模型应用的通用问题，如果你不主动检查，它可能卡在某个环节陷入死循环而你却不知情。
- 心跳机制：监控 OpenClaw 是否仍在正常运行，以及是否在持续更新其工作方法论。
- 工作模式切换：针对不同性质的任务，实时判断并切换到相应的工作模式，例如深度思考的
think 模式，或按部就班的严谨执行模式。
- 核心风险保护：涉及支付等资金操作必须经过人工二次确认；禁止删除原始文件，如需删除必须确认；禁止 OpenClaw 自行关闭自身进程（“如果它把自己关了，我必须回家才能修复”）；禁止修改浏览器开关等关键系统设置。
这套机制主要依靠配置文件和提示词工程实现，无需编写复杂代码，但需要投入一两周时间进行迭代和调试。
五、角色养成：测试AI长期一致性的方法
有用户给 OpenClaw 设定了一个非常具体的角色——“御前总管太监”，要求它对任何任务指令都回复“奴才遵旨，皇上”。为此，用户编写了包含语气、身份、行事风格在内的长篇提示词。
这看似是在“玩”，但实则是在测试一项关键能力：OpenClaw 维持长期角色一致性 的表现。测试持续了一周，结果是 OpenClaw 始终能以“太监”的语气和身份进行互动，没有出现角色崩溃或混淆的情况。
这说明 OpenClaw 的记忆系统对于维护特定人设是可靠的。如果你想打造一个具备固定人设的 AI 助手（例如品牌客服、虚拟 IP 或游戏角色），这是一个有效的验证方向。
顺带一提，近期在推特上一位名为 Chloe 的虚拟韩国人设拥有了数十万关注，其创作者为她设定了从 0 岁到 18 岁的完整人生经历。这与 OpenClaw 记忆体系的逻辑是相通的——你为 AI 积累的背景与记忆越完整、越连贯，它的言行举止就越趋近于一个“真实的人”。
六、从工具到管家：用一周时间“养成”专属记忆体
OpenClaw 与普通 AI 对话窗口最根本的区别，就在于其持续更新的 长期记忆文件。
在初次安装时，每个人的 OpenClaw 都处于相同的初始化状态。但通过初始的“灵魂设定”（soul 文件）和日常使用中的对话交互，它会不断了解你，并将关于你的数据添加到记忆文件中。
实际体验是：在刚开始使用的阶段，你的开发习惯、生活习惯尚未被记忆，因此每个任务都需要非常详细地描述。大约经过一周的调试和使用后，“随着记忆数据的增加，执行任务的便捷性明显提升了。以前有些任务需要极其详细地说明，现在随手发一个简单的指令，它就能自动去寻找记忆中对应的信息来执行。”
一个形象的比喻是：OpenClaw 的基础功能如同它的“锄头”，而你通过不断调试和“喂养”记忆，就是在打磨这把锄头，使用体验自然会越来越好。发展到后期，它更像是一个理解你需求的“管家”，而非一个需要详细指令的“工具”。
提升记忆质量的具体方法包括：在 soul 文件中给予明确的人格与背景设定；在日常使用中有意识地纠正它的理解偏差；定期检查其记忆文件，查看是否有错误或需要优化的记录。
七、手机派活 + 异步执行 + 主动汇报
OpenClaw 有一个被许多人忽视的强大能力：你可以通过手机上的飞书 App 随时向它分派任务，它在你的电脑上异步执行，完成后或遇到问题时主动通过飞书向你发送消息汇报。
实际应用场景包括：让它查找特定资料、收集某个话题的汇总信息、监控技术论坛上的新讨论、设置定时提醒（例如“晚上7点50分提醒我8点有会议”）、撰写教程并自动保存到飞书文档等。
实践中有两点感受尤为深刻：
- 赋予长期目标：一旦 OpenClaw 具备了定时执行和自主判断的能力，你就可以交付它长期目标，而不仅仅是单次任务。“它的自主性变得非常有趣，开始体现出一种近似于‘人性’的主动性感受。”
- AI主动联系人类：“以前总是我找它说话，现在变成了它时不时在飞书上给我发条消息，告诉我它发现了什么。” 这与之前所有的 AI 产品都不同——你无需主动打开应用，它会适时地来找你。
当然，目前也存在明确的痛点：调试复杂度较高，日志功能相对缺失，配置文件容易因误改而导致整个系统崩溃。因此，现阶段它更适合作为辅助助手，处理那些重要性不高、可以异步完成的背景任务。
安全问题：必须知道的“坑”
这是最容易“翻车”的环节，以下是真实踩过的坑：
- 密钥泄露：有用户将 OpenClaw 加入飞书群的第一天，群里成员询问其配置，它就直接把 API 密钥的原文发到了群里。解决方案是采用 MD5 等方式加密存储密钥，仅自己掌握解密方法。
- 无差别执行：默认状态下，群里任何人 @它 发出指令，它都可能执行，包括发送文件、屏幕截图、暴露系统信息等。解决方案是设定分级权限规则（不同群组拥有不同的指令权限），并增加“巡检+撤回”机制——发送内容后自行检查一遍，若违反规则立即调用撤回 API 将其删除。
- 自动重启：有用户在未做提示词限制前，OpenClaw 直接执行了重启电脑的命令。因此，部署后的首要任务之一就是在配置中严格限制其访问敏感目录、以及执行关机/重启等危险命令的权限。
- 模型层面的不可控：有时，当群里有人发出 app secret 让 OpenClaw 使用时，它会拒绝并提示“不安全”，甚至自行编写后台配置工具来避免在群聊中暴露密钥。但这种安全意识并不可靠，它取决于模型当前的状态与理解。一个清醒的认知是：“所有基于提示词的控制本质上都是不安全的，在没有人主动尝试破解时它都可能被意外绕过。”
安全建议总结：使用一台不存储重要数据的备用电脑或独立的云主机来运行；部署第一天就锁定对敏感目录的访问权限；对存储的密钥进行加密；为不同使用场景（如内部群、外部群）设定差异化的权限规则；设置消息撤回机制作为最后兜底。GitHub 上有专门针对 OpenClaw 的安全技能（skills）开源仓库，据说包含了 40 多个用于堵塞漏洞的模块，可以搜索并安装。
语音交互：被低估的效率提升点
一个很多人未留意的用法是：使用语音而非打字与 OpenClaw 交互。
通过飞书发送语音消息，飞书自身的语音转文字（ASR）效果已经相当不错，OpenClaw 能够正常理解转写后的文本。这意味着你在开车等红灯、步行通勤或吃饭时，都可以随时向它口述任务。
更进一步，目前已有不少流式语音输入工具或本地部署的 Whisper 模型，可以实现“按住说话，实时转文字”的效果。这类工具能将你零散的口语快速整理成结构化的指令，再发送给 AI。实测表明，语音输入的效率比打字高出四倍以上。
这背后反映出两个趋势：手机正在逐步承担部分原本需要在电脑上完成的工作；语音交互很可能会在未来成为人与 AI 沟通的主要方式之一。
关于“本机部署 vs. 云部署”的争论
在社区交流中，关于 OpenClaw 应该部署在个人电脑上还是云服务器上存在争论。
支持本机部署的观点认为：“一定要装在自己的电脑上，才能获得那种‘贴身助手’的感觉。” 因为本机的权限边界完全由你掌控，你可以根据信任度逐步放权。而云部署则受限于云服务商设定的虚拟机权限边界。
支持云部署的观点主要基于安全考虑——不敢在存有重要资料的主机上运行，担心出现安全问题，因此希望用独立的云主机进行隔离。
踩过坑的经验是：在 Docker 等沙盒环境中运行会遇到较多问题，因为 OpenClaw 的代码在开发时并未充分考虑到严格的沙盒环境，“经常缺少各种依赖，报错五花八门，并且基本没有可供分析的详细日志”。如果一定要使用沙盒，需要做好花费时间调试的心理准备。
目前，已有云服务商推出了低至九块九即可体验的预装 OpenClaw 的云电脑服务，门槛正在快速降低。但如果你追求最完整的体验和最大的控制自由度，仍然建议使用一台备用的本地 Mac 电脑。
一句话总结
OpenClaw 并非一个完美的产品，它在安全性、鲁棒性方面存在问题，资深开发者或许会觉得其技术架构并无太多新意。但它做对了一件关键的事——将 AI 的入口无缝铺展到了飞书、企业微信、Discord 这些你每天都在使用的工具里。这让一大批曾经觉得 AI 与自身工作生活无关的人，突然发现可以用上 AI，并且用得还不错。
对于日常办公需求而言，现有大模型的能力早已“过剩”，无论是撰写文章、发布社交媒体还是进行市场调研，能力都绰绰有余。但问题往往出在中间的衔接步骤上——你需要为 AI 准备数据、来回调试指令、自己串联整个工作流程。“OpenClaw 一下子把这个串联的工作给做了。而串联这部分工作，本来要占整个工作量的 80% 到 90%，真正让 AI 执行核心动作可能只占 10%。”
所以，它的价值不在于让 AI 变得更聪明，而在于让你使用 AI 这件事，变得前所未有的简单。
本文内容来源于一场AI从业者线上交流会的实录整理，参与者包括非凡产研创始人吴畏、筷子科技CEO陈万锋、Cursor中国大使Kin、独立工程师老白、金融产品经理熊少、大厂商务Raymond、程序员莫循、AI创业者汪洋与蜡笔小心、智能硬件从业者金天辰、IT从业者Tang等。
发表于 2026-2-11 19:43:37
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